Vídeo: Què és un problema de regressió en l'aprenentatge automàtic?
2024 Autora: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificació: 2023-12-15 23:44
Un problema de regressió és quan la variable de sortida és a real o valor continu, com ara sou ” o “pes”. Molts es poden utilitzar diferents models, el més senzill és la regressió lineal. Intenta ajustar les dades amb el millor hiperpla que passa pels punts.
També la pregunta és, què és la regressió en l'aprenentatge automàtic amb exemple?
Regressió Els models s'utilitzen per predir un valor continu. Predir els preus d'una casa tenint en compte les característiques de la casa com la mida, el preu, etc., és un dels habituals exemples de Regressió . És una tècnica supervisada.
Al costat anterior, quin és el problema de classificació en l'aprenentatge automàtic? En aprenentatge automàtic i estadístiques, classificació és el problema d'identificar a quina d'un conjunt de categories (subpoblacions) pertany una nova observació, sobre la base d'un conjunt de dades d'entrenament que conté observacions (o instàncies) la pertinença a la categoria de les quals es coneix.
La gent també es pregunta, quina diferència hi ha entre l'aprenentatge automàtic i la regressió?
Malauradament, allà hi ha la similitud entre regressió enfront de la classificació aprenentatge automàtic acaba. El principal diferència entre ells és que la variable de sortida en regressió és numèrica (o contínua) mentre que la de classificació és categòrica (o discreta).
L'aprenentatge automàtic és només una regressió?
Lineal regressió és sens dubte un algorisme que es pot utilitzar aprenentatge automàtic . Aprenentatge automàtic sovint implica moltes més variables explicatives (característiques) que els models estadístics tradicionals. Potser desenes, de vegades fins i tot centenars, algunes de les quals seran variables categòriques amb molts nivells.
Recomanat:
Per què hauríeu d'aprendre aprenentatge automàtic?
Vol dir que podeu analitzar tones de dades, extreure valor i obtenir-ne informació, i després fer servir aquesta informació per entrenar un model d'aprenentatge automàtic per predir resultats. En moltes organitzacions, un enginyer d'aprenentatge automàtic sovint s'associa amb un científic de dades per a una millor sincronització dels productes de treball
Què és l'error de generalització en l'aprenentatge automàtic?
A les aplicacions d'aprenentatge supervisat en l'aprenentatge automàtic i la teoria de l'aprenentatge estadístic, l'error de generalització (també conegut com a error fora de mostra) és una mesura de la precisió amb què un algorisme és capaç de predir els valors de resultats de dades no vistes anteriorment
Què és l'aprenentatge automàtic amb Python?
Introducció a l'aprenentatge automàtic mitjançant Python. L'aprenentatge automàtic és un tipus d'intel·ligència artificial (IA) que proporciona als ordinadors la capacitat d'aprendre sense ser programats explícitament. L'aprenentatge automàtic se centra en el desenvolupament de programes informàtics que poden canviar quan s'exposen a noves dades
Per què les empreses haurien d'utilitzar l'aprenentatge automàtic?
L'aprenentatge automàtic en els negocis ajuda a millorar l'escalabilitat empresarial i a millorar les operacions empresarials de les empreses de tot el món. Les eines d'intel·ligència artificial i nombrosos algorismes de ML han guanyat una enorme popularitat a la comunitat d'anàlisi empresarial
Què he d'aprendre per a l'aprenentatge automàtic?
Seria millor si apreneu més informació sobre el tema següent en detall abans de començar a aprendre aprenentatge automàtic. Teoria de la probabilitat. Àlgebra linial. Teoria dels grafs. Teoria de l'optimització. Mètodes bayesians. Càlcul. Càlcul multivariant. I llenguatges de programació i bases de dades com: